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FAIR 又一位大佬级研究科学家「出走了」，这次是 R-CNN 作者 Ross Girshick。近日，Meta 首席科学家 Yann LeCun 发推宣布，Ross Girshick 将离开 FAIR，加入艾伦人工智能研究所（AI2）。此前离职的还有（加入纽约大学任助理...

8月7日，英国老牌乐队Pink Floyd创始成员罗杰·沃特斯接受CNN采访时直言“台湾是中国的一部分”，并怒怼试图打断他的主持人，应多点读书再来评价台湾问题。

由于平移不变性和共享滑动窗口策略，CNN 对于具有任意大小输入的各种视觉任务是有效的。更先进的视觉骨干网络通常会在各种任务中带来显著性能提升，包括图像分类、对象检测、语义分割和姿势估计。同时，选择性注意力是处理视觉...

最终，在ImageNet上不同规模的VAN精度都超过了各类CNN、ViT和MLP。在COCO 2017目标检测任务上，以VAN为Backbone应用多种检测方法也都领先。ADE20K语意分割任务上同样如此。而且正如前文所述，VAN未经仔细打磨就已刷榜三大任务...

简单的来说，在理想情况下，像Mask R-CNN这种实例分割模型，它首先需要先找到一张图中哪些位置可能有物体存在，把它们从原图中找出来，称之为候选框，这里涉及到的部分是模型中的backbone，RPN（Region Proposal Network）和...

为了实现具有不变的神经网络，基本策略是在每一层的基础上使用等变（equivariant）操作，然后以不变的输出结束，其中一个最好的例子是用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。CNN 采用具有平移等变卷积层的层次结构，使用全局汇聚...

Transformer 已经为多种自然语言任务带来了突飞猛进的进步，并且最近也已经开始向计算机视觉领域渗透，开始在一些之前由 CNN 主导的任务上暂露头角。近日，加州大学圣迭戈分校与 Google Research 的一项研究提出了使用视觉 ...

【新智元导读】这篇文章介绍了FAIR何恺明、Tsung-YiLin等人的团队在计算机视觉领域最新的一些创新，包括特征金字塔网络、RetinaNet、MaskR-CNN以及用于实例分割的弱半监督方法。特征金字塔网络（FeaturePyramidNetworks）让...

本文将综述基于深度学习的图像分割技术，包括全卷积网络（FCN）、U-Net、MaskR-CNN等，并对它们的原理、优缺点以及应用进行详细介绍。【全卷积网络（FCN）】全卷积网络是深度学习在图像分割领域的重要突破之一。传统的卷积...

海口国家高新技术产业开发区结合园区实际和发展需求，于2022年4月出台《关于规范海口国家高新技术产业开发区工业用地产业用房转让的实施意见（试行）》，为园区工业厂房实现“分割转让”提供了政策支持。隶属于海口国家高新区...